Google Analytics in 30 secondi

Sono di ritorno da San Marino, dove ho partecipato all’evento Be-Wizard. Mentre ero lì ho avuto modo di fare una riflessione che voglio condividere con voi, spero di non venire frainteso.

Avinash Kaushik, nonostante sia Analytics Evangelist in Google (o forse proprio per quel motivo), è sempre molto attento a citare altri possibili sistemi di web analytics e sistemi complementari; ha citato Omniture, Webtrends, ha mostrato screenshot di Yahoo Web Analytics di cui è un grande estimatore. Paolo Zanzottera per ovvi motivi ha parlato del sistema di Video Analytics di Shinystat, ma tutti gli altri relatori, Anna Smith di Distilled, Rand Fishkin di SEOmoz, Marcus Tandler di Mediadonis hanno dato per scontato che tutti in sala usassero Google Analytics, mostrando schermate o come guardare ai dati. Ogni volta cioè si sono riferiti alla “web analytics”, anzi tutte le volte che hanno genericamente parlato di “misurazioni”, parlavano in realtà di Google Analytics. Le due cose stanno perdendo distinzione?

Se ne parlo è perché ho questa sensazione da qualche tempo, ma durante i due giorni al Be-Wizard la cosa è stata molto marcata. La mia sensazione è che il successo di Google Analytics ricalchi un po’ quello di WordPress:

• è facile da installare
• la documentazione è (abbastanza) chiara
• in rete si trovano facilmente migliaia di risorse che spiegano come fare qualsiasi cosa
• molte soluzioni preconfezionate hanno solo bisogno di un copia-incolla (allo stesso livello di facilità dell’installazione di un template di WordPress, diciamo)

Se da un lato l’essere autore di un blog come questo dovrebbe rendermi felice di questo fatto – ammesso che non sia solo una mia sensazione, ditemi nei commenti voi cosa vedete – dall’altro avverto un certo fastidio perché le situazioni di non chiarezza mi rendono nervoso. E’ vero che l’obiettivo di un relatore è rendere i concetti facili per chi ascolta, e quindi al 50% inserire uno screenshot di Google Analytics centra l’audience, ma è anche vero che le misurazioni si fanno in molti modi diversi, e con strumenti molto diversi tra loro: Google Analytics è solo uno di essi, per me e per voi è chiaro, ma per gli altri, per i clienti, per il “resto del mondo”?

Venerdì 15 aprile, a Milano, terrò un corso avanzato di Google Analytics, che è la naturale prosecuzione del percorso organico di crescita che avevamo iniziato con il corso base di novembre (e infatti credo che rivedrò alcuni alunni 🙂 ).

Essendoci “liberati” dei concetti di base avremo modo di addentrarci meglio in alcuni aspetti più particolari dello strumento, analizzando aspetti che vanno oltre i normali report: ecommerce multilingua, canalizzazioni, modifiche javascript al codice, cosa Analytics può dirci delle form di un sito, e altre cosine simpatiche.

Il corso è organizzato ancora una volta da Francesco Ferrante, informazioni, telefono e iscrizioni sulla pagina apposita

Leggendo una presentazione di Leonardo Bellini m’è caduto l’occhio sulla spiegazione dell’algoritmo che determina cosa debba o non debba comparire quando guardate la sezione “avvisi automatici” del report Intelligence; in pratica come Google Analytics sceglie cosa mostrarvi in quegli avvisi.
La spiegazione la dà Brian Clifton nella seconda edizione del suo “Advanced Web Metrics with Google Analytics“, che è in coda per la lettura nella mia pila, ma per l’occasione l’ho aperto alla pagina giusta e cerco di spiegarlo a voi con parole semplici.

Tutto inizia con una curva che molti di voi avranno già visto, cioè la cosiddetta curva gaussiana:

[photo credit: wikipedia]

Il valore centrale (μ – mu) rappresenta il valore mediano della distribuzione, e il valore sigma ( σ ) indica invece la deviazione standard, cioè la distanza di un valore rispetto alla mediana della distribuzione. In una distribuzione normale come quella in figura il 68% circa dei valori è compreso nell’intervallo tra -1 e +1 sigma (valore blu scuro), mentre il 95% dei valori si trova entro + o – 2 sigma.

La barra “Livello di gravità per l’attivazione degli avvisi:” che regola la sensibilità ha dieci possibili valori, ma Brian ci dice che le regolazioni possono variare da 7-sigma (meno sensibile) a 1-sigma (più sensibile), probabilmente in modo proporzionale. Al valore massimo basta che un dato devii di un sigma dal valore mediano atteso per attivare un allarme, alla sensibilità minima deve invece esser fuori dai 7-sigma.

Tenendo presente che con 3-sigma si copre il 99% dei valori, posizionare lo slider come dice Brian, cioè poco più a sinistra di metà (appunto, circa 3-sigma), dovrebbe attivare solo alert per valori che almeno si raddoppiano o si dimezzano.

La maggior parte delle bacheche che vedo negli account di amici e clienti sono tutte uguali, e sono le bacheche standard di Google Analytics. Alcuni aggiungono o tolgono report, praticamente nessuno si spinge oltre. Vediamo allora – grazie a Lunametrics per aver puntato il dito lì – sei usi alternativi che si possono fare della dashboard:

• salvare un filtro: dopo aver impostato un filtro di visualizzazione (al volo o avanzato), ad esempio “tutte le keyword che contengono il brand”, è possibile aggiungerlo così com’è alla dashboard. I dati ovviamente varieranno in linea con tutti gli altri di GA.
• puntare su un solo paese: se il vostro business è locale non avrete bisogno della mappa completa. Potete scendere a livello di dettaglio fino al paese e poi aggiungere quel report, cioè quella mappa, alla dashboard, eliminando la mappa del mondo.
• avere link permanenti ai rapporti: ogni pannello che aggiungete alla bacheca ha un link “vedi rapporto completo” che funziona esattamente come un link permanente allo stesso. Invece di fare 5 click per arrivare al report, potete accedervi direttamente dalla dashboard
• rinominare i report: invece di avere 4 volte un report che si chiama “contenuti principali” e dover impazzire a capire di cosa parlano, potete averli nominati “contenuti di Emanuele” creando un custom report che ricalca il report “ufficiale”, dandogli il nome adeguato e aggiungendolo alla dashboard
• applicare un segmento a più report insieme: una volta applicato un segmento avanzato esso è disponibile nella maggior parte dei report di Google Analytics; ma ovviamente bisogna aprirli uno per uno. Poiché il segmento è applicato anche alla dashboard, questo è un buon modo per vedere il segmento contemporaneamente su più report
• esportare e inviare per email la bacheca: invece di avere una email schedulata per ogni report, si può scegliere di inviare l’intera dashboard, e avere nell’allegato l’insieme dei pannelli. Se un domani si vuole aggiungere un pannello alla mail, basterà aggiungerlo alla dashboard

Voi come usate la dashboard? conoscevate già questi trucchetti?

Considerando la rapidità con cui Google Analytics cresce, sono stupito che nessuno prima d’ora abbia organizzato una conferenza solo su di esso. La lacuna è appena stata colmata perché è stato annunciato il GAUGE – Google Analytics User Great Event, che si terrà il 17 e 18 marzo a San Francisco nell’ambito del più noto Emetrics.

Mi basta fare quattro nomi – i quattro che compaiono in home page – per farvi capire quanto succulento sia questo evento:

• Phil Mui: Product Manager di Google Analytics
• Caleb Whitmore di Analytics Pros
• Justin Cutroni che recentemente si è spostato a Digital Intelligence dalla più nota EpikOne:
• Nick Mihailovski, che tutti conosciamo per i suoi video insieme ad Avinash Kaushik, è il leader del team che si occupa di API e tracciamenti avanzati.

Oltre a questi sono presenti altri relatori da tutti i più noti Authorized Consultants (E-nor, VKI studios, Webshare, tutti nomi che prima o poi avrete letto in questo blog). Il costo dell’evento è 495$ al giorno, 895 se si acquistano entrambi, e sono previsti anche voucher per ottenere uno sconto sull’esame da GAIQ.

Phil Mui è accreditato per un breve intervento dal titolo “what’s new with Google Analytics“, subito dopo il keynote di apertura dell’evento. Io incrocio le dita, voi fate altrettanto. Veramente un peccato non poterci essere, saranno due giorni fantastici!

Matthew Kilmurry pone questa domanda nel suo sito: ha l’esigenza di tracciare un sito immobiliare in cui ogni immobile è una pagina ma anche una directory che contiene altri contenuti specifici dell’immobile. Tipo

http://bozzuto.com/apartments/communities/77-the-fitzgerald-at-ub-midtown
http://bozzuto.com/apartments/communities/77-the-fitzgerald-at-ub-midtown/features
http://bozzuto.com/apartments/communities/77-the-fitzgerald-at-ub-midtown/media

eccetera…
l’esigenza è quella di analizzare ogni immobile e vedere come performa rispetto agli altri, e l’analisi deve prendere in considerazione le directory nella loro interezza. Poiché chiede aiuto, Joe Texeira gli viene in contro:

Creare dei profili-copia isolerà le visite limitate alle pagine delle sottodirectory, e le comparazioni possono essere fatte dalla schermata di selezione dei profili. Non molto agevole ma fattibile, ancorché scomodo.

Creare un segmento avanzato che corrisponda al nome delle sottodirectory isolerà tutte le visite che includono almeno una pagina di quella sottodirectory: all’atto pratico nei vostri report dei content avrete anche pagine che non sono in quelle directory, poiché i segmenti isolano sempre visite e mai pagine. Inoltre non si possono comparare più di tre segmenti avanzati contemporaneamente (il segmento “tutte le visite” non si può escludere).

Con un report personalizzato si potranno combinare metriche proveniente da differenti report con dimensioni tipiche delle pagine, anche con report drill-down (a più livelli).

La soluzione ottimale è quindi quella di crearsi un custom report con le metriche e le dimensioni che interessano, e di applicarci sopra un segmento avanzato che isoli le visite che hanno visto pagine nelle sottodirectory, visto che si può fare. Bisogna sfruttare al massimo tutte le possibilità che lo strumento ci dà, anche combinandole quando magari a prima vista non ci si penserebbe!

Un contenuto, di per sé, non genera nessuna revenue. Esistono visite in cui viene effettuato un acquisto, o realizzato un obiettivo, e ovviamente durante quelle visite vengono viste delle pagine, ma non si può discernere quale contenuto generi quanta quota di fatturato.

Per dire, la domanda esatta che mi è stata fatta era “posso sapere quanto ho incassato grazie a questo o quest’altro contenuto?”. No, puoi sicuramente sapere quali contenuti sono stati visti nelle sole visite che hanno portato una conversione (si tratta di un segmento avanzato predefinito: “visite con conversione”) o che hanno avuto una transazione (segmento personalizzato “transazioni maggiori di 0”), ma lo farai in forma aggregata. Volendo puoi usare il report “percorso inverso per l’obiettivo”, ma solo se da TUTTE le pagine si accede direttamente a un GOAL, e non se si tratta di un ecommerce.

Questo perché esiste una relazione 1 a 1 tra VISITA e FATTURATO di quella visita, mentre esiste una relazione 1 a MOLTI tra la VISITA e le PAGINE VISTE. Analogamente, esiste una relazione 1 a 1 tra la SORGENTE e il FATTURATO, e infatti nei report delle sorgenti di traffico esiste sia la scheda e-commerce, in grado di dirvi quanto fatturato si può attribuire a Google piuttosto che a un dato referral, sia la scheda degli obiettivi, mentre nei report dei contenuti queste schede non ci sono. Non possono esserci.

Molto interessante questo trucco segnalato da e-nor.com: quando condividete (tipicamente via email) con un cliente o un amico un segmento avanzato o un custom report, esso viene importato nel primo profilo del primo account, se il destinatario non si preoccupa di specificare che lo vuole ANCHE su altri profili. La procedura infatti crea un generico link, senza specificare il profilo.

Ma Allaedin ha trovato un workaround, si può aggiungere l’ID del profilo come parametro nel link inviato. Quindi:

1. mentre siete nel profilo in cui avete creato il segmento (che vi ricordo resta sul vostro account e non è visibile al cliente) cliccate su “impostazioni analytics” (oppure dalla panoramica dell’account cliccate “modifica” accanto al profilo desiderato) e prendete nota del ID profilo
2. create il segmento avanzato e ottenete il link da inviare al cliente: “segmenti avanzati” -> “gestione segmenti avanzati” -> “condividi” -> CTRL + C
3. aggiungete in fondo a questo link &id= e incollate l’ID profilo di cui al punto 1

In questo modo il segmento o il report personalizzato andranno direttamente nel profilo da voi specificato; alternativamente dovrà essere cura di chi riceve il link “classico” specificare in quali profili vorrà vedere il segmento o il report.

Sul blog ufficiale di Webmaster Tools è comparso un post con le istruzioni per collegare i profili disponibili sullo strumento con i relativi profili su Google Analytics, se esistenti. Il passo precedente è stata la possibilità di verificare la proprietà di un sito tramite lo script di GA, di cui abbiamo parlato in passato, e anche questa novità di oggi non è che porti chissà quali novità.

In pratica agendo sul pulsante “GESTISCI” a fianco di ogni profilo su GWT sarà data la possibilità di specificare il relativo profilo su GA da collegare: che vantaggi ci da questo collegamento? la possibilità di accedere direttamente al profilo selezionato cliccando sul link “Analytics” in alto, e la possibilità di accedere direttamente al report dei siti referenti nel profilo corretto cliccando sulla nuova voce che compare nel pannello “il tuo sito sul web” -> “link che rimandano al tuo sito” -> “Visualizza i dati del rapporto Siti di riferimento di Google Analytics”.

Incredibile, vero? 😉

La teoria secondo la quale Google sarebbe in procinto di lanciare un Google Analytics a pagamento esce periodicamente praticamente da quando GA esiste: se parlassimo di videogiochi saremmo nel campo dei cosiddetti vaporware, prodotti mistici che non vedono mai la luce, ma non è il nostro caso.
In fondo, pensandoci un attimo, Google è sempre in procinto di lanciare qualsiasi cosa: servizi di streaming e acquisto di musica, spazi di archiviazione file, concorrenti per qualsiasi prodotto/servizio con un minimo di interesse… Una azienda poliedrica e tentacolare come Google, con interessi e attività in tutto lo scibile online (e in parte anche offline) e con la vasta disponibilità di denaro che si ritrova stimola sempre la fantasia degli utenti/investitori/analisti.

L’ultima apparizione della voce l’ho trovata in un retweet di @mongoosemetrics, che citava questo articolo di brandrepublic.com, secondo il quale per sfondare nel settore Enterprise Urchin non basterebbe, e ci sarebbe bisogno di un tool differente per competere coi grossi calibri come Omniture e Coremetrics.

Ora, ipotizzando per un attimo che la cosa sia vera (anche se sapete già che una delle mie previsioni “pazze” per il 2011 è Google che compra Webtrends), vorrei sapere da voi:

quanto sareste disposti a pagare, su base annuale, un ipotetico Google Analytics a pagamento, e che caratteristiche minime dovrebbe avere per convincervi all’acquisto?

dico le mie:
– backup e restore di profili ad una certa data
– possibilità di rianalisi
– infiniti goal, infiniti segmenti avanzati
– creazione di metriche e dimensioni personalizzate

Se fossi un’azienda un tool del genere, on demand e con la velocità dell’interfaccia di Analytics, sarei disposto a pagarlo 12/15 mila euro l’anno.

Sentiamo voi!